Локальный чатбот, использующий Retrieval-Augmented Generation (RAG) с DeepSeek и Ollama, обеспечивает конфиденциальность данных при работе с документами. Этот подход позволяет избежать передачи данных в облако, сохраняя контроль над личной информацией.
Система RAG извлекает релевантную информацию из документов, предоставляя ответы с учетом контекста и истории разговора. Пользователь может контролировать отображение обоснований модели, что повышает прозрачность и надежность.
Процесс включает загрузку и обработку PDF-файлов, разбиение текста на фрагменты, создание векторных представлений и построение цепочки разговоров с учетом истории. Интерфейс Streamlit обеспечивает удобное взаимодействие.
Альтернативный подход — увеличение контекстного окна модели и прямое копирование текста документа в чат, минуя RAG. Однако RAG может обеспечить более точные ответы, экономию памяти и более высокую скорость работы.
Изображение носит иллюстративный характер
Система RAG извлекает релевантную информацию из документов, предоставляя ответы с учетом контекста и истории разговора. Пользователь может контролировать отображение обоснований модели, что повышает прозрачность и надежность.
Процесс включает загрузку и обработку PDF-файлов, разбиение текста на фрагменты, создание векторных представлений и построение цепочки разговоров с учетом истории. Интерфейс Streamlit обеспечивает удобное взаимодействие.
Альтернативный подход — увеличение контекстного окна модели и прямое копирование текста документа в чат, минуя RAG. Однако RAG может обеспечить более точные ответы, экономию памяти и более высокую скорость работы.
